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Deep Learning - Einzelansicht

Grunddaten
Veranstaltungsart Vorlesung Learnweb   Logo Learnweb
Veranstaltungsnummer 3107 Kurztext
Semester SoSe 2018 SWS 2
Erwartete Teilnehmer/-innen Max. Teilnehmer/-innen
Rhythmus Studienjahr / Zielgruppe
Credits 6
Hyperlink http://www.ismll.uni-hildesheim.de/lehre/dl-18s/index.html Evaluation Ja (als gesamte Veranstaltung - Papier)
Sprache englisch
Termine Gruppe: 1-Gruppe iCalendar Export
  Tag Zeit Rhythmus Dauer Raum (mögliche Änderungen beachten!) Raum-
plan
Lehrperson Status Bemerkung fällt aus am Max. Teilnehmer/-innen
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Di. 10:00 bis 12:00 s.t. Einzeltermin am 31.07.2018 Gebäude H (Hauptcampus) - Hörsaal H2 Raumplan        
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Di. 12:00 bis 13:00 s.t. Einzeltermin am 31.07.2018 Gebäude H (Hauptcampus) - Hörsaal H2 Raumplan        
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Mi. 10:00 bis 12:00 c.t. Einzeltermin am 30.05.2018 Gebäude G (Hauptcampus) - G 007 (Großer Seminarraum) Raumplan        
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Mi. 10:00 bis 12:00 c.t. wöchentlich Gebäude K (Hauptcampus) - Musiksaal (großer Seminarraum) Raumplan        
Gruppe 1-Gruppe:
Prüfungstermine
Semester Termin Prüfer/-in Parallelgruppe Datum Prüfungsform Beginn Anmeldefrist Ende Anmeldefrist Ende Abmeldefrist Infos zu Nachschreibterminen
SoSe 2018 01 Grabocka, Josif 31.07.2018 Klausur 15.06.2018 VERBINDLICH 16.07.2018 VERBINDLICH
SoSe 2018 02 Grabocka, Josif 12.10.2018 Klausur 24.09.2018 VERBINDLICH 01.10.2018 VERBINDLICH WiSe 2018/19: Nachschreibeklausur DL


Zugeordnete Personen
Zugeordnete Personen Zuständigkeit
Grabocka, Josif, Dr. verantwortlich und durchführend
Drumond Rêgo, Rafael , M.Sc. nicht durchführend, nicht verantwortlich
Studiengänge
Abschluss Studiengang Semester ECTS Kontingent
Master M.Sc. Data Analytics
Master M.Sc. IMIT Studienvar. AI
Master M.Sc. Informationsmanagm.
Master M.Sc. Wirtschaftsinf. (PO 2011)
Master M.Sc. Wirtschaftsinf. (PO 2014)
LSF - Module
Modulkürzel Modultitel
0ERA-6LP Veranstaltungen mit 6 Credits f. ausl. Programmstud. (ERASMUS)
MDA-MetSp6 Methodological Specialization (6 CP)
MWI-BI6LP Prüfung im Modul Business Intelligence mit 6 LP
MIT-V6KIMa Gebiet KIML (WINF/IMIT), Vorl 6AP (MA vor PO 2014)
MIT-V6KIML Gebiet KIML (IMIT), Vorl 6 AP (MA ab PO 2014)
Zuordnung zu Einrichtungen
Abt. Wirtschaftsinformatik und Maschinelles Lernen
Inhalt
Lerninhalte

Machine learning is among the most successful research areas in the recent times, particularly since the widespread of big data. In this context, deep learning is a term that encapsulates a family of related supervised and unsupervised learning methods, based on artificial neural networks. Deep learning has recently been associated with revolutionary Artificial Intelligence achievements, ranging from “close-to-human” speech and image recognition performances, up to “super-human” game playing results.
Throughout this course, students will have the opportunity to understand the building blocks of neural networks. The curriculum starts by introducing supervised learning concepts and incrementally dives into the peculiarities of learning the parameters of neural networks through back-propagation. Specific architectures, such as the Convolutional Neural Networks will be covered, as well as different types of network regularization strategies. Furthermore implementation techniques involving GPU-based optimization will be explained. The students are expected to master the necessary knowledge that will empower them to apply Deep Learning in real-life problems.

Zielgruppe

MSc WI & IMIT & AINF & DA -  MSc 1-3


Strukturbaum
Keine Einordnung ins Vorlesungsverzeichnis vorhanden. Veranstaltung ist aus dem Semester SoSe 2018 , Aktuelles Semester: WiSe 2018/19
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